University of Warwick – MSc in Mathematical Finance 华威大学数学金融项目详解

发布于2026年02月13日 / Xiwen老师 / 厚仁IVY本硕高端工作室

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华威大学（University of Warwick）成立于1961年，是位于英国考文垂市与沃里克郡交界处的公立研究型大学，是罗素大学集团、米德兰兹创新联盟、英联邦大学协会等多个国际高校联盟的核心成员。截至2023年，学校拥有约25,291名学生（其中10,987名国际生）和2,535名学术及研究人员，校园占地约300公顷，分为中央校区、吉比山校区和西木校区三大板块，校内的华威艺术中心更是英国最大的艺术场馆之一。

在学术排名方面，华威大学表现亮眼：2026年QS世界大学排名全球第74位，在《卫报》2023年英国大学指南中排名第8位，《完全大学指南》中排名第10位。华威大学以“学术严谨、注重实践、创新导向”为核心办学理念，尤其在量化金融、数学、统计学等领域积累了深厚的学术底蕴，其商学院（Warwick Business School，简称WBS）更是欧洲顶尖商学院之一，获得AACSB和EQUIS双重认证，与全球多家顶级金融机构保持密切合作，为学生提供了得天独厚的学术与实践资源。

项目介绍

华威大学MSc in Mathematical Finance项目是一门高度专业化的跨学科硕士课程，由学校两大顶尖院系——统计系（Department of Statistics）与华威商学院（WBS）联合授课，融合了数学、统计学、金融学与计算机科学的核心知识，旨在为学生打造“理论+实践”双重优势，培养能够应对全球金融市场复杂挑战的量化精英。该项目时长1年（全日制），每年9月开学，2026年申请截止日期为8月2日，UK学费为34,290英镑，国际学生学费为41,540英镑。

项目的核心特色在于“跨学科融合”与“实用性导向”：不同于单一院系授课的模式，学生既能享受统计系在概率论、随机过程、数理统计等领域的顶尖教学资源，又能依托华威商学院的优势，深入学习金融市场运作、资产定价、风险管理等实战内容。项目立足学生的数学基础，系统传授概率统计、数值方法、衍生品定价等核心知识，同时注重编程技能与实战能力的培养，学生将熟练掌握Python、Matlab、R、C++等量化金融必备编程工具，并通过论文项目将理论知识应用于实际金融场景。

该项目的培养目标清晰，主要面向希望从事投资银行、对冲基金、风险管理、量化分析、金融科技等领域工作的学生，帮助学生构建扎实的量化理论基础与实战能力，使其能够在高精度、高要求的金融环境中脱颖而出。据官方数据显示，2022-2023届毕业生中，100%的就业学生就职于金融、科技或金融科技领域。

课程设置

该项目采用模块化课程设计，整体分为入门周、第一学期、第二学期、第三学期及夏季论文阶段，课程兼顾理论深度与实战应用，核心课程聚焦量化金融核心技能，选修课程可根据个人职业规划灵活选择。

入门周（Induction Week）：设置基础工具复习课程（Fundamental Tools），主要回顾项目所需的核心数学概念，帮助学生快速适应课程节奏，为后续学习奠定基础。

第一学期（Term 1）的课程主要集中在必修的核心课程，包括：

MA 907 金融模拟与机器学习（Simulation and Machine Learning for Finance）：由数学系授课，聚焦金融领域的模拟方法与机器学习应用，是量化分析的核心基础。
ST 959 金融统计（Financial Statistics）：由统计系授课，传授金融数据的统计分析方法，包括数据描述、假设检验、回归分析等，培养学生解读金融数据的能力。
ST 908 金融随机微积分（Stochastic Calculus for Finance）：由统计系授课，核心讲解随机过程、伊藤积分等核心理论，是衍生品定价、风险管理的数学基础。
IB 9110 资产定价与风险（Asset Pricing and Risk）：由华威商学院授课，介绍资产定价的核心模型与风险评估方法，衔接金融市场实际运作逻辑。
IB 9JH0 量化金融编程（Programming for Quantitative Finance）：由华威商学院授课，入门量化金融必备编程技能，为后续深入学习奠定编程基础，该课程将延续至第二学期。

第二学期（Term 2）则包括核心课程和选修课程，其中核心课程为必修，包括：

ST 909 金融随机微积分应用（Applications of Stochastic Calculus for Finance）：由统计系授课，是第一学期随机微积分课程的进阶内容，聚焦理论在金融场景中的实际应用。
IB 9KC 金融计量经济学（Financial Econometrics）：由华威商学院授课，讲解金融时间序列分析、计量经济模型等内容，培养学生构建金融预测模型的能力。
IB 9JH0 量化金融编程（延续）：深入学习编程技能，重点练习C++在金融领域的应用，掌握量化模型的编程实现方法。

除了必修的核心课程以外，需要选择2门选修课程，并且其中至少1门来自A类列表，诸如ST 420 统计学习与大数据（Statistical Learning and Big Data），ST 958 高级交易策略（Advanced Trading Strategies），MA 908 金融偏微分方程（Partial Differential Equations for Finance）：数学系授课，核心讲解偏微分方程在衍生品定价、风险建模中的应用。另外，学生也可以从B类列表（最多选择1门，可选择不选）选择课程，包括 ST 403 布朗运动（Brownian Motion）， IB 9Y20 行为金融（Behavioural Finance）， IB 9CR0 另类投资（Alternative Investments），IB 9YW0 金融科技：数字货币与去中心化金融（Fintech: Digital Currencies and Decentralised Finance）课程。

最后一个学期，学生需完成ST 915 论文（Dissertation），这是项目的核心实践环节，学生可选择自己感兴趣的量化金融相关主题，在学术导师的指导下开展深入研究，将课程所学的理论知识与编程技能应用于实际研究中。论文项目不仅能够提升学生的研究能力，还能成为求职时展示个人实力的重要凭证。

科研资源

华威大学MSc in Mathematical Finance项目的科研资源主要依托统计系、数学系与华威商学院三大核心院系，凭借学校深厚的科研实力与广泛的国际合作，为学生提供了接触全球前沿量化金融研究的平台，具体科研资源如下：

顶尖科研团队：项目的授课教师均为量化金融、数学、统计学领域的顶尖学者，其中不乏在随机金融、量化建模、风险管理等领域有重大研究成果的专家，他们不仅具备扎实的理论功底，还拥有丰富的行业咨询经验，能够为学生提供兼具理论深度与实践价值的科研指导。
专业科研中心：学校拥有多个与量化金融相关的世界顶尖科研中心，其中最具代表性的包括CRISM（统计方法研究世界领先中心）和Stochastic Finance @ Warwick（华威随机金融中心）。CRISM专注于高维计算密集型推理问题、随机系统稳定性、稳健统计方法与机器学习等领域的研究，其成果广泛应用于金融行业；Stochastic Finance @ Warwick则聚焦随机过程与概率建模在金融中的应用，研究方向包括随机数值方法、随机波动率、利率建模、最优停止与控制、稳健套期保值等，与全球金融机构的科研需求紧密衔接。
科研项目与学术活动：学生可参与院系的各类科研项目，接触金融市场量化研究的前沿课题；学校定期举办学术研讨会、讲座，邀请全球顶尖学者、金融机构的量化专家分享最新研究成果与行业动态，主题涵盖系统性量化交易策略、对冲基金量化方法、外汇市场高频交易等，帮助学生拓宽学术视野。
丰富的学术资源：学校图书馆拥有海量的金融、数学、统计学相关藏书与电子资源，涵盖各类学术期刊、行业报告、数据库（如Bloomberg、Reuters、Wind等金融数据平台），为学生的论文研究与课程学习提供充足的资料支持；同时，学生可免费使用学校的高性能计算设备，满足量化建模、数据模拟等科研需求。

申请要求

该项目属于高度专业化的量化类硕士，申请竞争激烈，学校主要关注学生的学术背景、数学能力、语言水平等核心维度。

学术背景要求：需拥有或预计获得英国本科二等一荣誉学位（2.1）及以上，或海外同等学历；本科专业需为金融数学、数学、统计学、物理学等量化相关专业，要求学生具备较强的数学与金融基础，以及一定的统计学或计量经济学经验。如果本科选修课程重点聚焦数学、统计学、金融等相关领域，将有助于提升申请竞争力。

申请先修课要求

由于该项目课程节奏快、数学难度高，学校对申请者的先修课程有明确要求，核心聚焦数学与统计学基础，具体先修课要求如下：

核心先修课程（必备）：申请者需具备扎实的数学基础，重点掌握概率论、线性代数、微分学等核心内容，这是后续学习随机微积分、金融数学等课程的基础；
推荐先修课程（加分）：如果申请者本科阶段修读过测度论概率、数理统计、金融经济学、常微分方程、偏微分方程等相关课程，将更易适应项目学习；

补充说明：若申请者在测度论概率、统计学、金融经济学等领域的背景薄弱或无相关基础，学校强烈建议其在课程开始前进行初步阅读，学校将通过专门的入学前页面，为学生提供推荐阅读材料与学习资源，帮助学生提前弥补知识短板。

此外，虽然学校不强制要求申请者具备编程基础，但如果提前掌握Python、R、C++等编程工具的基础用法，将有助于在课程学习中快速上手量化建模与数据处理相关内容。

申请材料

大学四年期间所有的本科成绩单
推荐信：通常要求提供2封学术推荐信，推荐人需为熟悉学生学术表现、数学能力的本科导师或教授，重点评价学生的学术潜力、学习态度与量化能力
个人陈述（PS）：需清晰阐述个人申请该项目的动机、学术背景、职业规划，以及自身优势与项目的匹配度，突出自己的数学能力、编程基础（如有）与对量化金融领域的兴趣；
简历（CV）：简洁明了地呈现个人教育背景、学术成果、实习经历（如有）、技能证书（如编程证书、金融相关证书）等信息；
GMAT/GRE：不强制要求，但如果学生能够提供优秀的GMAT成绩（700+，相当于GMAT Focus Edition 645分或百分位排名86%），将有助于提升申请竞争力；

语言要求

非英语母语者需提供英语语言成绩，满足以下任一要求（成绩需在课程开始前2年内取得，不接受单项重考，需一次性完成考试）：

雅思（学术类）：总分7.0，最多两门单项为6.0/6.5，其余单项不低于7.0；
托福：总分100，听力不低于21、阅读不低于22、写作不低于21、口语不低于23；
CPE/CAE：总分190，其中两门单项不低于170，另外两门单项不低于190；
多邻国：B级（总分130），其中两门单项不低于110，另外两门单项不低于130。
若学生本科阶段全程以英语授课，且毕业时间在课程开始前2年内，可豁免语言成绩。

就业资源

华威大学MSc in Mathematical Finance项目的就业资源极具优势，依托华威商学院的行业影响力、学校与全球顶尖金融机构的密切合作，以及专门的就业服务团队，为学生提供全方位的就业支持，助力学生实现职业目标。

华威商学院设有专门的MSc Careers Plus & Employer Relations（硕士就业加强与雇主关系）团队，团队成员拥有丰富的行业经验与广泛的雇主资源，为该项目学生提供个性化的就业支持，包括简历修改、求职信指导、面试培训、职业规划咨询等，从入学到毕业全程陪伴学生的就业准备过程。

华威大学是2024年英国顶尖雇主重点瞄准的前6所大学之一，项目依托统计系与华威商学院，与全球多家顶尖金融机构、科技公司保持密切合作，包括高盛（Goldman Sachs）、摩根士丹利（Morgan Stanley）、巴克莱银行（Barclays）、摩根大通（JP Morgan）、法国巴黎银行等，这些机构每年都会通过校园招聘、宣讲会等形式，为项目学生提供专属的实习与全职岗位机会。

学校定期邀请金融行业的量化专家、校友举办宣讲会与讲座，分享行业动态、职业经验与招聘需求，主题涵盖系统性量化交易策略、对冲基金量化方法、金融科技发展等；学校会定期举办简历修改工作坊、面试模拟、量化技能竞赛等活动，提升学生的就业竞争力，帮助学生熟悉金融机构的招聘流程与考核标准；最后，华威大学拥有庞大的全球校友网络，其中不乏在量化金融、投资银行、对冲基金等领域担任高管或核心岗位的校友，学生可通过校友网络获取行业内推机会、职业建议，拓展职业人脉。

该项目毕业生的就业方向高度聚焦于量化金融相关领域，主要分布在金融、科技、金融科技三大行业，常见的就业岗位包括：量化分析师（Quantitative Analyst）、市场风险分析师（Market Risk Analyst）、投资分析师（Investment Analyst）、数据工程师（Data Engineer）、量化策略师（Quantitative Strategist）、压力测试分析师（Stress Testing Analyst）、投资组合交易员（Portfolio Trader）、财富管理助理（Wealth Management Associate）等。